LOS CIENTÍFICOS ENCUENTRAN LÍMITES A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Para muchos, conocimiento e inteligencia son sinónimos, pero en realidad, no son lo mismo. 

Por Edwin Benson


Los científicos han descubierto una falla en los procesos informáticos conocidos colectivamente como Inteligencia Artificial (IA). Sorprendentemente, un gigante de la industria como Apple, ha publicado un informe. Como mínimo, pone en duda el futuro dominado por las máquinas que muchos supuestos expertos prevén.

Conocimiento e inteligencia

Para muchos, conocimiento e inteligencia son sinónimos, pero en realidad, no son lo mismo. El conocimiento es una acumulación de hechos e información. La inteligencia es la capacidad de aplicar el conocimiento. Aunque a primera vista pueda parecer una distinción sin una diferencia real, ambos son distintos. Quizás una forma menos cerebral de describir esta disparidad sea la frase: “Conoce muchos hechos, pero le falta sentido común”.

Los hechos son impersonales. Son los mismos para cada individuo. Por ejemplo, una milla es 1,60934 km, ya sea que quien la recorra sea un niño pequeño, un atleta o un piloto de avión. La forma en que cada uno aplica esa información, una función de la inteligencia, es muy diferente. Para el niño, la distancia puede parecer insalvable. El atleta la ve como cuestión de muy pocos minutos, mientras que para el piloto, transcurre en fracciones de segundo.

Este escenario es una buena manera de considerar el desarrollo de la IA. Nadie duda de que las computadoras puedan retener cantidades masivas de información y sean expertas en facilitar el acceso de los usuarios a ella. Esta capacidad ha creado una industria y ha transformado por completo los procesos académicos y prácticos. Sin embargo, al menos hasta hace poco, nadie afirmaba que las computadoras pudieran convertir esa información en inteligencia.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Los promotores de la IA intentan convencer al público de que sus productos dan ese salto. Sin embargo, en realidad, se basan en la combinación de cantidades cada vez mayores de información. Pueden ofrecer al usuario un producto que parece creado por computadora. Sin embargo, la “creación” consiste simplemente en combinar y organizar innumerables fragmentos de información.

Considere esta “definición” de IA proporcionada por Caltech (el Instituto Tecnológico de California):

La inteligencia artificial, a menudo llamada IA, se refiere al desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Es como permitir que las máquinas piensen, aprendan y tomen decisiones de forma independiente. La tecnología de IA permite a las computadoras analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones y resolver problemas complejos sin necesidad de programación explícita. Implica la creación de máquinas inteligentes capaces de percibir el mundo que las rodea, comprender el lenguaje natural y adaptarse a circunstancias cambiantes.

Un video (en inglés aquí) que intenta explicar la IA reduce el proceso a “enseñar” a las máquinas tres habilidades: aprender, razonar y corregirse. El presentador se entusiasma diciendo que puede crear “mundos completamente nuevos de música, arte e ideas con los que los humanos ni siquiera han soñado”. (Al parecer, todavía tiene problemas con esa molesta regla de no terminar una oración con una preposición).

Dejando dudas

Sin embargo, un grupo de científicos de Apple ha echado recientemente arena en los ojos de quienes ven el futuro a través de la lente de la IA. Su artículo lleva un título extraño e incómodo: “La ilusión del pensamiento: Comprender las fortalezas y limitaciones de los modelos de razonamiento a través de la lente de la complejidad de los problemas” (Documento PDF en inglés aquí).

Para comprender el problema, es fundamental comprender dos acrónimos comunes en el mundo de la IA: LLM y LRM. 

LLM significa “Modelo de Lenguaje Grande”. La premisa es que una computadora puede replicar los patrones de lenguaje de un individuo si el programa de IA tiene suficientes ejemplos para usarlos. Por lo tanto, si el programa tiene suficiente conocimiento de Santo Tomás de Aquino, podría pedirle que produjera un artículo sobre cualquier tema como si lo hubiera escrito el doctor angelical. Obviamente, ese producto sería un fraude, pero se leería como un producto genuino de la pluma del gran escolástico.

El segundo acrónimo, LRM, se basa en el primero. Significa “Modelo de Razonamiento Amplio”. Llega donde el lenguaje no puede. Por ejemplo, esta oficina tiene una pintura llamada “San Jerónimo en su estudio” de Antonello Da Messina. Un LRM podría situar a San Jerónimo en un entorno que ni él ni Da Messina imaginaron jamás. Así, el programa podría producir una pintura en la que el traductor de la Vulgata conduce una Ferrari, y esa “pintura” sería al estilo de Da Messina. Los LRM pueden hacer mucho más, pero ese simple ejemplo será útil para la explicación.

¿Un paso útil?

Nadie duda de que el LRM representa un gran avance respecto a los LLM, lo cual resulta sorprendente para quienes no están familiarizados con la IA. Sin embargo, los científicos de Apple discrepan de quienes afirman con entusiasmo que sus capacidades son infinitas.

El artículo de Apple consta de treinta páginas de retórica casi indescifrable, pero estos dos pasajes relativamente simples proporcionan una pista sobre las reservas de los autores.

“Demostramos que los LRM de última generación aún no logran desarrollar capacidades generalizables para la resolución de problemas, y su precisión se reduce a cero más allá de ciertas complejidades en diferentes entornos”.

“Encontramos que existe un límite de escala en el esfuerzo de razonamiento de los LRM con respecto a la complejidad del problema, evidenciado por la tendencia decreciente, contraria a la intuición, en los tokens de pensamiento después de un punto de complejidad”.

En otras palabras, existen ciertos tipos de problemas que los LRM simplemente no pueden calcular. Por supuesto, queda por ver si los programadores pueden superar este obstáculo. Sin embargo, esto indica que existen problemas que los genios del mundo de la IA aún no han abordado. Cuántos obstáculos más de este tipo nos esperan en el futuro está por verse.

¿Una barrera insuperable?

Sin embargo, parece inevitable que estos obstáculos persistan y aumenten a medida que las cuestiones relacionadas con la IA se vuelvan cada vez más complicadas.

Nadie duda de que las computadoras pueden realizar muchas tareas que incluso el matemático, científico o ingeniero más hábil encontraría abrumadoras. Por ejemplo, este autor le pidió a esta computadora que calculara la raíz cuadrada de 300,558. El resultado, 548.231703, se obtuvo en menos de un segundo. Para alguien que no es matemático, esto parece increíble.

Pero, a pesar de estos fenómenos, el cerebro humano sigue siendo muy superior a la computadora. Dios, omnisciente, omnipotente y omnipresente, lo creó como la culminación de la creación física. En toda la Tierra, el cerebro humano es el único órgano con un concepto de sí mismo. Un ser humano puede usar una computadora para obtener una descripción de una computadora, pero la máquina no puede saber que es una computadora. Tal concepto del yo, y por lo tanto, de la individualidad, solo está disponible para la humanidad. Salvo la redención de los pecados, es el mayor regalo del Todopoderoso a cualquiera de sus criaturas. Sin embargo, no nos dio la capacidad de transferirlo a una máquina, por compleja que sea.